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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于无人机巡检的山火识别系统、方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119399701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411629048.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于无人机巡检的山火识别系统、方法及相关装置是由和晓辉;周仿荣;彭兆裕;杨明昆;何顺;胡广富;严敬义设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机巡检的山火识别系统、方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于无人机巡检的山火识别系统、方法及相关装置，山火识别系统包括：无人机数据采集系统、深度学习分析系统以及终端可视化系统；无人机数据采集系统用于，采集输电线路的图像数据；深度学习分析系统用于，利用预先训练的深度学习模型对图像数据进行山火识别，确定输电线路的用于反映输电线路是否存在山火的山火识别结果；终端可视化系统用于，基于山火识别结果生成可视化提示。通过上述结合了深度学习算法以及无人机数据采集的山火识别系统，能够自动识别山火等潜在的危险情况，并及时发出警报，从而显著提高输电线路的安全性和巡检工作的效率，为输电线路提供了一个高效、智能的山火自动识别及报警系统。

本发明授权基于无人机巡检的山火识别系统、方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机巡检的山火识别系统，其特征在于，所述山火识别系统包括：无人机数据采集系统、深度学习分析系统以及终端可视化系统，所述无人机数据采集系统、深度学习分析系统以及终端可视化系统之间具有通讯连接； 所述无人机数据采集系统用于，采集输电线路的图像数据，并将所述图像数据发送至所述深度学习分析系统； 所述深度学习分析系统用于，接收所述图像数据，利用预先训练的深度学习模型对所述图像数据进行山火识别，确定所述输电线路的山火识别结果，并将所述山火识别结果发送至所述终端可视化系统，所述山火识别结果用于反映所述输电线路是否存在山火，所述深度学习模型是基于所述输电线路的历史山火图像数据预先训练得到的； 所述终端可视化系统用于，接收所述山火识别结果，基于所述山火识别结果生成可视化提示； 其中，所述深度学习分析系统至少包括：数据预处理模块、数据标注处理模块、图像切割处理模块、神经网络特征提取模块、模型训练模块、回归预测模块及输出分析结果模块，其中，所述数据预处理模块、数据标注处理模块、图像切割处理模块、神经网络特征提取模块、模型训练模块、回归预测模块及输出分析结果模块之间具有通讯连接； 所述数据预处理模块用于接收所述历史山火图像数据以及图像数据，对所述历史山火图像数据进行预处理，得到预处理后的历史山火图像数据； 所述数据标注处理模块用于对预处理后的历史山火图像数据进行训练标签的标注，得到标注了训练标签的历史山火图像数据； 所述图像切割处理模块用于利用预设的图像分割规则对所述标注了训练标签的历史山火图像数据进行图像切割，得到若干图像块； 所述神经网络特征提取模块用于利用神经网络模型对所述图像块进行特征提取，得到所述图像块的图像特征； 所述模型训练模块用于利用图像特征及训练标签对深度学习模型进行山火识别训练，得到训练完成的深度学习模型； 所述回归预测模块用于利用训练完成的深度学习模型以及所述图像数据进行回归预测，确定所述输电线路的山火识别结果； 所述输出分析结果模块用于将所述山火识别结果发送至所述终端可视化系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：650000 云南省昆明市中国(云南)自由贸易试验区昆明片区经开区阿拉街道办云知社区云大西路105号云电科技园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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